使用编程自动抠图的方法如下：
安装必要的库
安装 `rembg` 库，这是一个基于深度学习的库，能够智能识别图片的前景和背景。在命令行中输入以下命令进行安装：
```
pip install rembg
```
安装 `Pillow` 库，用于处理图片的读写。安装命令如下：
```
pip install Pillow
```
核心代码实现
导入所需的库：
```python
from rembg import remove
from PIL import Image
import os
```
定义一个函数 `remove_bg`，用于读取输入图片并调用 `remove（）` 函数进行AI抠图，然后保存结果：
```python
def remove_bg（input_path, output_path）:
input_img = Image.open（input_path）
output_img = remove（input_img）
output_img.save（output_path）
```
示例调用：
```python
remove_bg（"input.jpg", "output.png"）
```
批量处理
如果需要批量处理多张图片，可以使用 `glob` 库获取文件夹下所有指定格式的图片，并对每张图片调用 `remove_bg` 函数：
```python
import glob
def batch_process（input_dir, output_dir）:
if not os.path.exists（output_dir）:
os.makedirs（output_dir）
image_files = glob.glob（os.path.join（input_dir, "*.jpg"））
for input_path in image_files:
output_path = os.path.join（output_dir, os.path.basename（input_path））
remove_bg（input_path, output_path）
```
示例调用：
```python
batch_process（"input", "output"）
```
建议
选择合适的库：根据你的需求和熟悉程度，可以选择不同的库进行自动抠图，例如 `rembg`、`Pillow` 结合 `OpenCV`，或者使用在线服务如 `Remove.bg`。
优化性能：如果需要处理大量图片，可以考虑使用多线程或多进程来提高处理速度。
测试和验证：在实际应用中，建议先对少量图片进行测试，确保抠图效果符合预期。